ㅁ 전처리 확대

ㅇ 정의:
문서나 비정형 데이터를 처리하기 전에, 데이터의 품질을 높이고 분석 효율성을 극대화하기 위해 다양한 전처리 기법을 적용하는 과정.

ㅇ 특징:
– 데이터의 일관성 및 정확성을 보장.
– 분석에 적합한 형태로 변환.
– 처리 과정에서 데이터 손실 위험 존재.

ㅇ 적합한 경우:
– 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 분석해야 할 때.
– 데이터 품질이 낮아 분석에 어려움이 있을 때.

ㅇ 시험 함정:
– 전처리 과정이 반드시 모든 분석에서 필요한 것은 아님.
– 과도한 전처리로 원본 데이터의 중요한 특징이 손실될 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “전처리 확대는 데이터 품질 향상을 목적으로 한다.”
X: “전처리 확대는 데이터 분석을 생략하는 과정이다.”

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1. 메타데이터 추출

ㅇ 정의:
원본 데이터에서 데이터의 구조, 속성, 관계 등을 설명하는 추가 정보를 자동으로 식별하고 추출하는 과정.

ㅇ 특징:
– 데이터 검색과 관리에 용이.
– 데이터의 맥락 정보를 제공.
– 추출 과정에서 오류 발생 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 대량의 문서 데이터베이스에서 검색 효율성을 높이고자 할 때.
– 데이터의 분류 및 태깅 작업이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 메타데이터가 데이터의 모든 내용을 포함한다고 오해할 수 있음.
– 메타데이터 추출이 항상 자동으로 이루어진다고 단정 지을 수 없음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “메타데이터 추출은 데이터 검색을 효율화하는 데 기여한다.”
X: “메타데이터 추출은 데이터의 원본 내용을 모두 저장한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

메타데이터 추출과 관련하여 학습할 내용을 정리하면 다음과 같습니다:

1. 메타데이터의 주요 유형과 활용 사례:
– 기술 메타데이터: 파일 형식, 크기, 생성 날짜 등과 같은 정보를 포함하며, 데이터 관리 및 검색 효율성을 높이는 데 활용됨.
– 설명 메타데이터: 콘텐츠의 주제, 키워드, 저자 정보 등을 포함하여 검색 및 분류에 도움을 줌.
– 구조 메타데이터: 데이터 간의 관계와 계층 구조를 나타내며, 데이터베이스 설계 및 데이터 통합에 유용함.

2. 메타데이터 추출을 위한 주요 도구 및 기술:
– Apache Tika: 다양한 파일 형식에서 메타데이터를 추출하는 데 사용되는 오픈소스 도구.
– NLP 기반 기술: 자연어 처리 기술을 활용하여 텍스트 데이터에서 설명 메타데이터를 추출하는 방법.

3. 메타데이터의 표준화와 상호운용성 문제:
– 표준 메타데이터 모델:
– Dublin Core: 문서 및 디지털 리소스에 대한 메타데이터 표준으로 널리 사용됨.
– Schema.org: 웹 콘텐츠의 구조화된 데이터 표현을 지원하는 메타데이터 모델.
– 산업별 표준화 문제: 다양한 산업에서 사용하는 메타데이터 모델의 차이로 인해 발생하는 상호운용성 문제와 이를 해결하기 위한 접근법.